Action planning fosters adoption of regular physical activity behavior among low-control individuals with high intention
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to document how action planning (AcP) and coping planning (CP) (Gollwitzer, 1999) combines with the intention and perceived behavioral control (PBC) variables (Ajzen, 1991) to predict physical activity (PA) behavior.It was hypothesized that: 1) intention and the use of planning would each have a main effect on PA behavior, 2) AcP, with or without CP, would be useful to individuals with low PBC if their intention was high.In a quasi-experimental prospective design, 122 individuals were asked to engage regularly in PA for the 5 following weeks with the help of AcP alone, AcP and CP, or no planning at all.TPB variables and past month PA behavior were measured at T1 and frequency of PA was measured at T2. Results of an ANCOVA 2 (low vs high intention) X 3 (no planning, AcP, AcP + CP) X 3 (low, average or high PBC), which controlled for the infl uence of past behavior, revealed a main effect of intention and a signifi cant interaction between intention, planning and PBC.Simple effects analysis demonstrated that AcP alone improved PA frequency among low PBC individuals with high intention.Limits of the design as well as conceptual implications are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».